論文の概要: Analysis of various climate change parameters in India using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10123v1
• Date: Tue, 25 Jan 2022 06:46:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-26 16:05:55.695020
• Title: Analysis of various climate change parameters in India using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたインドにおける気候変動パラメータの解析
• Authors: Rutvij Wamanse and Tushuli Patil
• Abstract要約: 本稿では,インドに関する17の気候変動パラメータを分析した。 線形回帰,指数回帰,回帰をパラメータに適用し,その結果を評価した。 我々は17のパラメータすべてについて正確な結果を提供するこのモデルの設計と作成を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Climate change in India is one of the most alarming problems faced by our community. Due to adverse and sudden changes in climate in past few years, mankind is at threat. Various impacts of climate change include extreme heat, changing rainfall patterns, droughts, groundwater, glacier melt, sea-level rise, and many more. Machine Learning can be used to analyze and predict the graph of change using previous data and thus design a model which in the future can furthermore be used to catalyze impactful work of climate change and take steps in the direction to help India fight against the upcoming climate changes. In this paper, we have analyzed 17 climate change parameters about India. We have applied linear regression, exponential regression, and polynomial regression to the parameters and evaluated the results. Using the designed model, we will predict these parameters for the years 2025,2030, 2035. These predicted values will thus help our community to prevent and take actions against the adverse and hazardous effects on mankind. We have designed and created this model which provides accurate results regarding all 17 parameters. The predicted values will therefore help India to be well equipped against climate change. This data when made available to the people of India will help create awareness among them and will help us save our country from the haphazard effects of climate change.
• Abstract（参考訳）: インドにおける気候変動は、私たちのコミュニティが直面した最も恐ろしい問題のひとつです。 過去数年間の気候の悪化と突然の変化により、人類は脅威にさらされている。 気候変動の様々な影響には、極端な暑さ、降雨パターンの変化、干ばつ、地下水、氷河融解、海面上昇などが含まれる。 機械学習は、過去のデータを使って変化のグラフを分析し予測し、将来、気候変動のインパクトある仕事の触媒となるモデルを設計し、インドが今後の気候変動と闘うための一歩を踏み出すことができる。 本稿では,インドに関する17の気候変動パラメータを分析した。 線形回帰,指数回帰,多項式回帰をパラメータに適用し,結果を評価した。 設計モデルを用いて、これらのパラメータを2025,2030,2035年間予測する。 これらの予測値は、我々のコミュニティが人類に有害で有害な影響を防ぎ、対処するのに役立ちます。 我々は17のパラメータすべてについて正確な結果を提供するモデルの設計と作成を行った。 したがって、予測値はインドが気候変動に対して十分に対応できるのに役立つ。 このデータをインド国民に提供すれば、彼らの間で認識が深まり、気候変動の有害な影響から国を救うのに役立ちます。

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